美国运通一直在投资测量技术，试图在该表扬的地方表扬表扬。

的增加监管审查美国运通绩效营销和广告技术数据科学副总裁Abhi Juneja表示，在美国，第三方cookie的终结和其他标识符的缺乏意味着“过去有效的方法不再有效”。

而归因“一直是最大的挑战之一，”他说。（问问Meta就知道了。)

Juneja说道:“优化你的营销预算并进行适当的投资取决于你能够将不同接触点的用户体验整合在一起，并能够在此基础上应用逻辑。“如果没有数据，很难做到这一点。”

这就是为什么美国运通一直在放弃多点触控归因(MTA)，转而采用营销组合建模(MMM)和机器学习来推动其测量方法。

MMM vs. MTA

多点触控归因模型旨在在消费者旅程中的所有不同触点上分配信用，这样从理论上讲，营销人员可以看到每个渠道对销售的影响有多大。

朱内贾说，这种技术的问题在于，如果无法访问与某种形式的可寻址媒体相关的跟踪数据，MTA“就变成了一项不可能完成的任务，你必须开始做出假设。”

因此，在2019年底，美国运通看到了不祥之兆，并改进了对MMM的方法，并将数据汇总作为评估其渠道组合成功程度的更可靠方式。MMM分析影响销售的各种因素之间的统计关系，如季节性、促销和市场趋势。

为了衡量其品牌营销资金在电视和户外等不总是具有内置直接响应机制的渠道上的效果，美国运通已经发展了MMM。

“我们开始用同样的概念来衡量数字活动的效果，包括展示广告和社交广告，”朱内贾说。

换句话说，美国运通开始尝试从测量的角度将数字环境视为非dr环境，你可能会认为，从信号损失的角度来看，这种情况几乎已经成为现实。

虽然，公平地说，即使有信号损失，数字渠道确实比电视等渠道有数据优势，朱内贾说，这意味着在总体水平上仍有相当数量的数据来满足美国运通的模型。

支出更聪明

美国运通现在使用MMM进行计划，并通过渠道告知其预算优化。

朱内贾说:“我们做得越多，我们越习惯它，我们的见解就越细致，我们的决策也就越有策略。”“这实际上是一次从最后一次接触到主要由MMM推动的更加混合的方式的演变。”

例如，MMM帮助美国运通解锁音频。当美国运通使用最后一笔交易时，他们甚至没有从性能角度考虑渠道。因为如果人们真的想申请美国运通的产品，就必须离开音频环境，转到另一个频道，所以它很少得到信用。

但在将音频作为测试和学习实验的一部分，并使用MMM来衡量价值之后，美国运通意识到音频可以“很好地”用于收购，朱内贾说。

美国运通现在也在用同样的方法来测试网红营销的价值。

美国运通还能够更明智地进行再营销，这是该品牌长期有效的收购策略。但通过使用MMM，运通意识到，在某些情况下，再营销之所以看起来如此出色，部分原因是该品牌低估了其上层漏斗活动的价值。

“有些用户群是自己来找我们的，这是MMM模式为我们验证的，”朱尼贾说。“这也带来了更好的客户体验，因为如果人们已经购买了或打算很快购买，他们就不想被再营销所追逐。”

不是小措施

尽管美国运通在归因过程中取得了很大进展，但仍有工作要做，包括在更多渠道上更快地进行更多实验。

朱内贾说，最终的结果更值得这样做。但是想要开始类似探索过程的营销人员需要在前期和持续的基础上投入适量的时间和精力。

例如，美国运通现在已经足够成熟，可以将部分流程自动化，这将导致更快的结果——但它总是有可能变得更快，朱内贾说。

他说:“我们正在改进我们正在做的事情，并将建模自动化，这样我们就可以更快地扭转局面。”

美国运通只能考虑速度与价值之间的关系，因为它在一开始就花了时间来整理它的数据。

“收集来自不同营销活动的所有数据可能相当麻烦，特别是对于我们这样规模的组织来说，但这就是我们最初花费大量时间的地方——收集正确的数据，并确保我们与其他来源进行了验证，”Juneja说。“一个模型的好坏取决于你输入的数据。”